30日は京都競馬場で格式高い長距離GIの天皇賞・春（GI、芝3200m）が開催されます。京都競馬場で行われるのは2020年以来3年ぶりですね。
今回は京都開催の2000年から20年のデータを基に、気になる騎手データを見ていきます。
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■データ上、武豊騎手に穴の資格あり
今年の天皇賞・春に騎乗する騎手の中で、2000年から20年にかけて騎乗経験があるのは13騎手。各騎手のデータは次の通り。
[2000年から2020年]天皇賞・春の騎手別成績
「長距離は騎手で買え」という古くからの格言があるように、騎手の技量が結果に大きく影響するのが長距離戦です。その格言に間違いはなく、13騎手中トップの連対率を誇るのがレジェンド・武豊騎手です。
まず、武豊騎手のデータから見ていきましょう。2004年のリンカーン（1人気13着）、14・15年のキズナ（ともに1人気で4、7着）のように人気で負けたケースも見られますが、全騎手で最多となる集計期間内7度の連対が光りますね。
2006年のディープインパクト（1人気1着）、16年のキタサンブラック（2人気1着）、17年のキタサンブラック（1人気1着）で集計期間内3勝を挙げていますが、武豊騎手の天皇賞・春通算勝利数は驚きの8勝。この騎手ほど勝ち方を知る騎手はいません。
注目ファクターは騎乗馬の前走着順で、【武豊騎手】×【前走2着以内】は【3.3.2.3】で連対率54.5％、複勝率72.7％です。そんな武豊騎手が今年の天皇賞・春で騎乗予定なのが前日17時時点9番人気のヒュミドール（セ7、美浦・小手川準厩舎）。
集計期間内16回中15回は3番人気以内の馬に跨ってきただけに、同騎手が伏兵馬に跨るのは異例中の異例。伏兵人気でどうかは、データから分かりかねますが、ヒュミドールは前走のダイヤモンドSで2着に激走してい好走データに合致。押さえて損はなく、穴の資格ありと見ています。
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■北村友一騎手は穴メーカー
続いて少ない騎乗機会で連対率25.0％、複勝率50.0％と好成績の北村友一騎手のデータを見ていきます。2019年のパフォーマプロミス（8人気3着）、20年のスティッフェリオ（11人気2着）で2年連続穴を開けた同騎手。
上記2頭の共通点はステイゴールド産駒だったことが挙げられますが、社台系の一口クラブ所有馬でもありました。【北村友一騎手】×【ステイゴールド産駒】または【社台系の一口クラブ所有馬】は【0.1.1.0】で連対率50.0％、複勝率100％ですね。
そして今年の天皇賞・春で北村友一騎手が手綱を握るのが前日17時時点12番人気のディアスティマ（牡6、栗東・高野友和厩舎）。人気を見てしまうと買いづらいと感じてしまうかもしれませんが、同馬はサンデーレーシングの所有馬で、過去の騎乗馬と同様の激走がもしかしたらあるかもしれません。
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■人気のルメール騎手は買い
続いて連対率、着順と人気のバランスとも優れるC.ルメール騎手のデータを見ていきましょう。2017年のサトノダイヤモンド（2人気3着）、19年・20年のフィエールマン（ともに1人気1着）と3度の馬券絡みがある同騎手。
注目ファクターは人気で、【C.ルメール騎手】×【当日2番人気以内】の組み合わせは【2.0.1.0】の勝率・連対率66.7％、複勝率100％です。さて、今年の天皇賞・春でC.ルメール騎手が騎乗予定なのが前日2番人気のジャスティンパレス（牡4、栗東・杉山晴紀厩舎）。
この人気が当日まで続くようなら「堅軸」として考えてみてください。馬単や3連単のアタマに最適だと思います。
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■タイトルホルダーに跨る横山和生騎手は
最後に圧倒的な人気が予想されるタイトルホルダー（牡5、美浦・栗田徹厩舎）に騎乗する横山和生騎手について考えていきます。同騎手は京都開催の天皇賞・春に初騎乗となるため、過去データは使えません。また、京都芝3000m以上のレースでも騎乗経験がありません。
そこで少し乱暴なデータ集計となりますが、2000年以降の芝3000m以上のレースデータを見ていきましょう。その結果は【1.0.0.9】連対率10.0％で、その1勝が昨年のタイトルホルダーです。
超長距離戦で結果を残せていない状況にも関わらずGIをあっさり勝利してしまった「データブレイカー」な存在ですね。それだけに軽く扱うことはできず、最低でも対抗級の扱いは必要と考えます。
以上、天皇賞・春の気になる騎手データでした。データ注目騎手はジャスティンパレスに騎乗予定のC.ルメール騎手です。天皇賞・春で人気のC.ルメール騎手は「買い」と覚えておきましょう。2週連続の重賞制覇に期待します。
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著者プロフィール
伊藤大輔（いとうだいすけ）●「UMAJIN.net」編集部
秋田県生まれ。スポーツ関連書籍出版社、競馬専門紙の勤務を経て、現在はUMAJIN .netでライティング、競馬データ解析等を担当。『SPREAD』では主観的要素の強い「馬体解析」と客観的なデータの蓄積である「騎手データ」から、注目すべき馬と騎手を取り上げていく。
